Uploaded model
- Developed by: mlabonne
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : mlabonne/TwinLlama-3.1-8B
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- TwinLlama-3.1-8B
- Опубликована
- 29 авг 2024
Ссылки
TwinLlama-3.1-8B-DPO
Дообученная методом DPO модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
132скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены6 окт 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
TwinLlama-3.1-8B-DPO — языковая модель семейства Llama, разработанная mlabonne и дообученная на базе mlabonne/TwinLlama-3.1-8B методом DPO. Модель предназначена для генерации текста; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Apache-2.0. Доступные сведения не описывают специализированные прикладные области или отдельные возможности помимо генерации текста.
Сценарии применения
- генерация связного текста по запросу
- ответы на текстовые вопросы
- продолжение заданного текста
Ограничения
README не приводит оценок качества, результатов бенчмарков или конкретных ограничений применения.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 4a76d14